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1.
孔帅  吴敏  聂凡  曾冬梅 《人工晶体学报》2022,51(11):1878-1883
采用磁控溅射法在ITO玻璃上制备了CdZnTe薄膜,探究机械磨抛对CdZnTe薄膜阻变特性的影响。通过对XRD图谱、Raman光谱、AFM显微照片等实验结果分析阐明了机械磨抛影响CdZnTe薄膜阻变特性的物理机制。研究结果表明,磁控溅射制备的薄膜为闪锌矿结构,F43m空间群。机械磨抛提高了CdZnTe薄膜的结晶质量;CdZnTe薄膜粗糙度(Ra)由磨抛前的3.42 nm下降至磨抛后的1.73 nm;磨抛后CdZnTe薄膜透过率和162 cm-1处的类CdTe声子峰振动峰增强;CdZnTe薄膜的阻变开关比由磨抛前的1.2增加到磨抛后的4.9。机械磨抛提高CdZnTe薄膜质量及阻变特性的原因可能是CdZnTe薄膜在磨抛过程中发生了再结晶。  相似文献   
2.
二维材料MXene纳米片由于具有较大的比表面积和较高的电子迁移率而受到广泛的关注。本文采用基于密度泛函理论的第一性原理计算,对单层MXene纳米片Ti2N电磁特性的过渡金属(Sc、V、Zr)掺杂效应进行了系统研究。结果表明,所有过渡金属掺杂体系结合能均为负值,结构均稳定;其中Ti2N-Sc体系的形成能为-2.242 eV,结构更易形成,且保持稳定;掺杂后Ti2N-Sc、Ti2N-Zr体系磁矩增大;此外,Ti2N-Sc体系中保留了较高的自旋极化率,达到84.9%,可预测该体系在自旋电子学中具有潜在的应用价值。  相似文献   
3.
4.
近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。  相似文献   
5.
在热力学中,关于多元系的化学势的变量集,有互不一致的两种结论.一种结论认为,某种物质的化学势,仅仅依赖于其它物质的存在,另外一种认为,不仅依赖于其它物质,也依赖于自己.本文通过详细的分析论证了,一般而言,化学势依赖于系统内的所有物质.  相似文献   
6.
对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算,获得石英音叉前6阶振型与模态频率,认知了第4阶对称摆动振型为有效振动,利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l1、音臂宽度w1、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响,敏感度依次为: l1> w1>d>θ>t>h,考虑实际设计情形,筛选出了l1w1dh四个石英音叉设计变量,采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法,以Fre为函数目标,建立l1,w1,dh的二次回归响应面模型,得到了参数之间的交互作用,利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求,结果表明,在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小,基本满足QEPAS系统的计算需求,所提出的研究与设计方法具有一定通用性,可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。  相似文献   
7.
8.
9.
10.
基于"三心重合"的设计思想和飞行器的姿态需求,建立了含立方项非线性刚度的惯组小系统动力学模型。提出了惯组小系统存在系统动刚度和减振器动刚度的"双层级"概念。利用龙格-库塔法求解渐软非线性系统对正弦扫频激励的响应,得出减振器动刚度存在对激励幅值和激励频率的敏感区域,采用动刚度曲线表征了减振器的非线性软化特性。利用虚弧长延拓法计算惯组小系统的非线性频响函数和传递特性,预示了高量级振动下减振器的动力失稳现象。通过惯组小系统传递特性试验,验证了减振器具有渐软刚度的非线性特性。扫频法计算结果与正弦扫频试验结果的吻合度达到96.5%,检验了构建模型的正确性。所建立的模型工程应用简便,对惯组小系统非线性特性的预示具有较高的精度,可供飞行器姿控系统设计时参考。  相似文献   
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